feat(monitor): 每个阶段都按实时数据算剩余时间，用时精确到秒——打包按已打包分片数、预训练用脚本自报 eta_h、APG 用 it/min、挖错用本轮 APG + 已完成轮次平均时长、头门禁用已完成那次评估、一致性门禁读日志里的 k/300 行（只读日志尾部，不占 CPU）；修 mine 的当前轮判断（原来 len(cur)>k 在第二轮起永远判不到在跑）与 APG 漏加的 eta；总用时/本步用时/步骤条用时改为带秒，预估仍只到分钟

ml/monitor.py

@@ -117,7 +117,8 @@ def mahm():
     psutil 在 Windows 没有 sensors_temperatures；ACPI 热区只有个 27.9 °C 的板温；Power Meter 计数器没有实例。
     条目布局实测：头 32 字节（签名 MAHM / 版本 / 头大小 / 条目数 / 条目大小 / 时间戳），每条 1324 字节，
     名字在前 260 字节、单位在其后 260、数值是偏移 1300 的 float（用 GPU1 power 对 nvidia-smi 校准过）。
-    读数比 10 秒旧就当没读到：Afterburner 关了或停了就别显示一个冻住的数。"""
+    读数比 30 秒旧才当没读到：Afterburner 的硬件轮询周期实测 10~13 秒（不是 1 秒），阈值卡 10 秒会
+    正好落在两次刷新之间、把还在用的读数丢掉（表现为温度和功耗一闪一闪地消失）。"""
     now = time.time()
     if now - _MAHM['t'] < 1.0: return _MAHM['v']
     _MAHM['t'] = now
@@ -135,7 +136,7 @@ def mahm():
             hd = ctypes.string_at(p, 32)
             num, esize, hsize = (int.from_bytes(hd[i * 4:i * 4 + 4], 'little') for i in (3, 4, 2))
             upd = int.from_bytes(hd[20:24], 'little')
-            if 0 < num < 5000 and 32 < esize < 65536 and now - upd <= 10:
+            if 0 < num < 5000 and 32 < esize < 65536 and now - upd <= 30:
                 buf = ctypes.string_at(p, hsize + num * esize)
                 core = {}
                 for i in range(num):
@@ -221,7 +222,7 @@ def newer(pattern, t0):
 
 
 def stage_progress(st, s):
-    """当前阶段的进度：返回 {'frac': 0..1 或 None（无法计量）, 'label': 文字}。"""
+    """当前阶段的进度：返回 {'frac': 0..1 或 None（无法计量）, 'label': 文字, 'eta_s': 按实测速率外推的剩余秒数或 None}。"""
     t0, info = s['start'], s.get('info') or {}
     if st == 'gen':
         # 分子算全部（含之前轮次已完成的分片），分母是累计目标：补量时显示 50,008/79,688 而不是 0/79,688。
@@ -230,37 +231,72 @@ def stage_progress(st, s):
         n = sum(LC.count(f) for f in allf)
         tgt = info.get('target_tasks') or 0
         new = sum(LC.count(f) for f in newer(f'{DATA}/shard_*.jsonl', t0) + newer(f'{DATA}/shard_*.jsonl.part', t0))
-        lab = f'已生成 {n:,} / {tgt:,} 条任务' + (f'（本轮补 {new:,} 条）' if 0 < new < n else '')
-        return {'frac': min(1, n / tgt) if tgt else None, 'label': lab}
+        # 剩余时间按"本轮已写条数 ÷ 本轮已用时"外推（条数是实时数出来的，速率就是实测的），不再用静态估时
+        el = max(1.0, time.time() - t0)
+        rate = new / el if new > 0 else 0
+        eta = ((tgt - n) / rate if rate > 0 else None) if tgt > n else (0.0 if rate > 0 else None)
+        lab = f'已生成 {n:,} / {tgt:,} 条任务' + (f'（本轮补 {new:,} 条 · {rate * 60:.0f} 条/分）' if 0 < new < n else '')
+        return {'frac': min(1, n / tgt) if tgt else None, 'label': lab, 'eta_s': eta}
+    if st == 'gate1':
+        # 一致性门禁每 10 个任务往 stderr 打一行 "k/300"（consistency.cjs:41）。进度只读控制台日志最后 64 KB，
+        # 不跑任何计算、不占 CPU —— 正在生成的节点不受影响。日志里可能还留着上一次门禁的进度行，
+        # 所以只数最后一个 "consistency.cjs" 命令行之后的部分。
+        txt = console(0).get('text') or ''
+        cut = txt.rfind('consistency.cjs')
+        m = re.findall(r'^(\d+)/(\d+)\s*$', txt[cut:] if cut >= 0 else '', re.M)
+        n, N = (int(m[-1][0]), int(m[-1][1])) if m else (0, 300)
+        el = time.time() - t0
+        rate = n / el if n > 0 and el > 2 else 0
+        return {'frac': n / N if N else None,
+                'label': f'门禁 {n} / {N} 个任务' + (f' · {rate * 60:.0f} 个/分' if rate else '') if n else '准备中（日志里还没有进度行）',
+                'eta_s': (N - n) / rate if rate > 0 else None}
     if st == 'prep':
         nsh = len(glob.glob(os.path.join(ROOT, DATA, 'shard_*.jsonl')))
         done = len(newer(f'{DATA}/samples/*.X.npy', t0))
-        if os.path.exists(os.path.join(ROOT, DATA, 'r2.json')) and newer(f'{DATA}/r2.json', t0): return {'frac': 1, 'label': '打包完成，R2 检查完成'}
-        return {'frac': min(0.95, done / nsh) if nsh else None, 'label': f'已打包 {done} / {nsh} 个分片' + ('，R2 检查中' if nsh and done >= nsh else '')}
+        if os.path.exists(os.path.join(ROOT, DATA, 'r2.json')) and newer(f'{DATA}/r2.json', t0): return {'frac': 1, 'label': '打包完成，R2 检查完成', 'eta_s': 0}
+        el = time.time() - t0
+        eta = (nsh - done) / (done / el) if done > 0 and el > 1 and nsh > done else None
+        return {'frac': min(0.95, done / nsh) if nsh else None, 'label': f'已打包 {done} / {nsh} 个分片' + ('，R2 检查中' if nsh and done >= nsh else ''), 'eta_s': eta}
     if st == 'train':
         tag, bs = info.get('tag', 'base'), info.get('bench_steps', 2000)
         b, m = last_rec(f'bench_{tag}') if newer(f'{RUNS}/bench_{tag}/log.jsonl', t0) else None, last_rec(tag) if newer(f'{RUNS}/{tag}/log.jsonl', t0) else None
         if m and m.get('total'):
-            return {'frac': (bs + m['step']) / (bs + m['total']), 'label': f'正式训练 {m["step"]:,} / {m["total"]:,} 步', 'run': tag}
+            return {'frac': (bs + m['step']) / (bs + m['total']), 'label': f'正式训练 {m["step"]:,} / {m["total"]:,} 步', 'run': tag,
+                    'eta_s': m['eta_h'] * 3600 if m.get('eta_h') else None}   # 训练脚本自己按实测样本/s 算的
         if b: return {'frac': b['step'] / (bs + 60000), 'label': f'测速 {b["step"]:,} / {bs:,} 步', 'run': f'bench_{tag}'}
         return {'frac': 0, 'label': '加载数据中'}
     if st == 'apg':
         r = last_rec('apg') if newer(f'{RUNS}/apg/log.jsonl', t0) else None
-        return {'frac': r['it'] / r['total'] if r and r.get('total') else 0, 'label': f'APG {r["it"]:,} / {r["total"]:,} 步' if r else '准备中', 'run': 'apg'}
+        eta = None
+        if r and r.get('total'):
+            it, mn = r.get('it') or 0, r.get('min') or 0
+            eta = (r['total'] - it) / (it / mn) * 60 if it > 0 and mn > 0.1 else None   # 步/分实测外推
+        return {'frac': r['it'] / r['total'] if r and r.get('total') else 0, 'label': f'APG {r["it"]:,} / {r["total"]:,} 步' if r else '准备中', 'run': 'apg', 'eta_s': eta}
     if st == 'mine':
         R = info.get('rounds', 6)
         k = len(newer(f'{RUNS}/mine/r*/gate.json', t0))
         cur = sorted(newer(f'{RUNS}/apg_r*/log.jsonl', t0), key=os.path.getmtime)
-        frac_in, lab = 0, f'第 {k + 1} 轮：挖错出题'
-        if cur and len(cur) > k:
-            name = os.path.basename(os.path.dirname(cur[-1])); r = last_rec(name)
-            if r and r.get('total'): frac_in = 0.3 + 0.6 * r['it'] / r['total']; lab = f'第 {k + 1} 轮：APG {r["it"]:,} / {r["total"]:,} 步'
-            return {'frac': min(1, (k + frac_in) / R), 'label': f'{lab}（共最多 {R} 轮，提升不足会提前停）', 'run': name}
+        lab = f'第 {k + 1} 轮：挖错出题'
+        if cur:
+            name = os.path.basename(os.path.dirname(cur[-1]))                  # ml/runs/apg_rN
+            rn = re.sub(r'\D', '', name) or '1'
+            gate = os.path.join(ROOT, RUNS, 'mine', f'r{rn}', 'gate.json')
+            r = last_rec(name)
+            if r and r.get('total') and not os.path.exists(gate):               # 这一轮还在跑（还没出 gate）
+                frac_in = 0.3 + 0.6 * r['it'] / r['total']
+                lab = f'第 {k + 1} 轮：APG {r["it"]:,} / {r["total"]:,} 步'
+                it, mn = r.get('it') or 0, r.get('min') or 0
+                eta = (r['total'] - it) / (it / mn) * 60 if it > 0 and mn > 0.1 else None
+                if eta is not None and k >= 1:                                  # 剩余轮次按已完成轮次的平均时长外推
+                    eta += max(0, R - k - 1) * (time.time() - t0) / k
+                return {'frac': min(1, (k + frac_in) / R), 'label': f'{lab}（共最多 {R} 轮，提升不足会提前停）', 'run': name, 'eta_s': eta}
         return {'frac': min(1, k / R), 'label': f'{lab}（共最多 {R} 轮，提升不足会提前停）'}
     if st == 'm5':
         tag = info.get('tag', 'base')
         n = len(newer(f'{RUNS}/m5_{tag}_policy.json', t0)) + len(newer(f'{RUNS}/m5_{tag}_safety.json', t0))
-        return {'frac': n / 2, 'label': ['纯策略评估中', '加安全层评估中', '汇总'][min(n, 2)]}
+        el = time.time() - t0
+        eta = (2 - n) * (el / n) if n == 1 else (0.0 if n >= 2 else None)   # 两次评估（纯策略 / 加安全层）按已完成的平均耗时外推
+        return {'frac': n / 2, 'label': ['纯策略评估中', '加安全层评估中', '汇总'][min(n, 2)], 'eta_s': eta}
     return {'frac': None, 'label': '进行中'}